Investigación de Operaciones (también llamada Investigación Operacional), hoy en día es el nombre que se le da al “Análisis de Sistemas”. Realmente este último término suena como algo vago, pero ya veremos a qué se refiere. El término “Operaciones” está heredado de las “operaciones militares", que vieron nacer a las técnicas y metodologías que ahora llamamos “Investigación de Operaciones”. En su orígen se trataba de “cumplir los objetivos”, sujetos a las "restricciones" que la situación de guerra exigía, con la "menor" cantidad de pérdidas.
Usted podrá decir: ¡Pero esto es algo que todo el mundo hace todo el tiempo, para ir a la oficina, para comprar en el supermercado, y quizá hasta para escoger una película en el cine!
Y lo dice con toda razón. Pero el hecho de que hayan llamado a un montón de matemáticos para que investigaran y desarrollaran una forma matemática de ayudarse en ese proceso, fue lo que dio orígen a todo esto. Y de allí que los militares decidieran agregar el otro término “Investigación”. Evidentemente el uso de esa palabra no implica necesariamente nada matemático,.. pero no me culpen a mi por ello!
En la actualidad, no es más que el uso de métodos cuantitativos para analizar sistemas (que no tienen una “manera tradicional” de modelarse matemáticamente).
Por ejemplo: existen ecuaciones perfectamente definidas para describir el movimiento de una roca lanzada en cierto ángulo y concierta velocidad. Sin embargo, qué pasa si tenemos una situación en 
la que la velocidad con que vamos a lanzar el objeto nos hace gastar más energía, y tenemos varios objetivos a los que queremos golpear, y tenemos que re-dirigir el cañón para apuntar al siguiente objetivo? ¿qué pasa si queremos disparar a todos los objetivos usando la menor cantidad de energía y empleando el menor tiempo posible? En esta situación, que ya es más compleja, si bien se utilizan modelos matemáticos clásicos (los que describen el lanzamiento de un proyectil), el modelo para esa “operación” es algo que hay que elaborar especialmente para ese tipo de situación.
Lo que hay que determinar en este “sistema” o en esta “operación”, es qué va a hacer el cañón en cada momento, y esto no es más que una serie de decisiones. Por ello se dice que la Investigación de Operaciones es una “ciencia de las decisiones”, significando con ello, que implica el uso del método científico para soportar la toma de decisiones.
Uno oye eso de “Decisiones” y cree que se trata sólo de “Gerenteces”. Pero en este caso podemos ver que no es así. Si estamos estudiando un sistema de reconocimiento de huellas dactilares en una base de datos de la p
olicía, el que la computadora “diga” que “esta huella es de la misma persona que esta otra huella”, es también una decisión. También lo puede ser, el administrar el accionamiento o no de turbinas en un sistema de represas, para manejar los requerimientos energéticos de la zona, y al mismo tiempo mantener de forma adecuada los niveles de agua; o el encontrar la ruta más corta entre dos puntos en una ciudad.
El Diccionario Web de Cibernética y Sistemas, dice que la Investigación de Operaciones “es el enfoque de la ciencia moderna para atacar problemas en las áreas gerenciales y directivas de sistemas grandes de personas, máquinas, materiales, y dinero, en la industria, gobierno y defensa” (la traducción es mía). Uno puede pensar que la descripción es demasiado amplia. Yo creo que definitivamente es demasiado limitativa, porque un sistema que se quiera analizar, puede perfectamente ser un ecosistema, y el 
interés por resolver el problema puede ser de una ONG, o de un particular. No importa quién desea que se resuelva el problema, ni importa (en mi opinión) si el problema involucra estrictamente personas, máquinas, materiales o dinero. Lo que importa es que hay un sistema “grande” (que implica la suficiente complejidad como para que la simple intuición no pueda darnos una respuesta satisfactoria y repetible), y que se empleen métodos cuantitativos para resolver las dudas. Para mi esto es Investigación de Operaciones.
Bueno, pero esto de “métodos cuantitativos” o “científicos” es bastante vago también, podrían decir (yo lo diría!). Y es que en realidad el enfoque particular de la Investigación de Operaciones por lo general cae en dos grandes tipos de métodos: Descriptivos y Prescriptivos.
- Los Métodos Descriptivos, por lo general buscan describir mediante la emulación del comportamiento del sistema, bajo ciertas condiciones hipotéticas. El caso típico es el de los modelos de simulación. Uno decide bajo que condiciones estará funcionando el sistema, y lo simula, observando el comportamiento causado por esas condiciones. Esto permite entender mejor la sensibilidad que tiene el sistema a esas condiciones, y con ello
permitir experimentar con un modelo ficticio, ahorrando los riesgos y costos asociados a experimentar con el sistema verdadero. Obviamente la experimentación otorga experiencia, la cuál permite luego tomar mejores decisiones. Hay que hacer énfasis en la naturaleza aleatoria de estos métodos. Lo que se aprende es el “comportamiento” general del sistema, pero no se sabe con certeza cuál será el resultado de la exposición del sistema a ciertas condiciones. No tanto por los errores en el modelaje, sino por el hecho de que estos modelos asumen que las condiciones y los procesos asociados al sistema son de naturaleza aleatoria. Sin embargo, ante la incertidumbre, con un enfoque estadístico se puede apoyar la toma de las decisiones. 
Los Métodos Prescriptivos son, por su lado, los que no asumen (en principio) la naturaleza aleatoria de las condiciones y de los procesos que se llevan a cabo en el sistema. Así, no hace falta “experimentar”. Sencillamente son modelos en los que el resultado es “la mejor configuración” del sistema. Esa búsqueda implica la pre-suposición de un “óptimo”, no estadístico, sino totalmente determinístico. Si las relaciones y leyes que gobiernan al sistema son “tales”, y las condiciones variables pueden tener estos valores posibles, restringidos de “tal” manera, la mejor configuración de las variables es “ésta”. Obviamente se necesita una definición matemática de lo que es “mejor”, o, dicho de otra forma, una forma cuantitativa de comparar dos posibles soluciones, y saber cuál es mejor. Es importante siempre tener en cuenta que si las condiciones llegaran a ser distintas a las que se utilizaron para construír el modelo, esa "mejor solución" teórica, no lo sería en la realidad. El óptimo siempre existe, pero para el modelo teórico. ¿Cómo interpretar ese resultado adecuadamente para el sistema real, tomando en cuenta todos aquellos inponderables que no pueden modelarse? Ese es el principal reto de la optimización (también llamada "programación matemática").
De esta manera, según mi definición, uno puede usar la parte frita de su cerebro (LOL) para jugar “Age of Empires” o Monopolio “mejor”, o para tomar en cuenta riesgos, retornos de inversión, escenarios socio-económico-políticos para predecir y comparar las posibles decisiones, estrategias, políticas y controles posibles en la sociedad, y en ambos casos está haciendo Investiación de Operaciones.
Hay una página que, inspirada en este último tipo de modelos, se refiere a la Investigación de Operaciones como “La Ciencia de lo Mejor” (mala traducción mía de The Science of the Better). Allí ellos colocan su propia definición de esta área del conocimiento, y adicionalmente identificaron 5 signos que te permiten saber que puedes beneficiarte de la Investigación de Operaciones . Está buena esa parte, visítenla.
